1.pythonԴ?源码?????
2.pythoni代ç (pythonç代ç )
3.Python从入门到进阶-开发环境及安装
4.python小白必背100源代码_送给小白
5.Python入门必备知识点有哪些?
6.python代ç 大å
¨ç®åï¼
pythonԴ??????
分享Python学习路线。第一阶段Python基础与Linux数据库。入门这是源码Python的入门阶段,也是入门帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、源码逻辑控制、入门lsp创建菜单源码内置数据结构、源码文件操作、入门高级函数、源码模块、入门常用标准库模块、源码函数、入门异常处理、源码MySQL使用、入门协程等知识点。源码
学习目标:掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容,完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、值得买指标源码BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标:掌握WEB前端技术内容,掌握WEB后端框架,熟练使用Flask、Tornado、Django,可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点,你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标:可以掌握爬虫、啊泽源码网数据采集,数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、马赛克、**推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标:可以掌握自动化运维与区块链开发技术,可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后,你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然,想要快速成为企业竞聘的精英人才,你需要有好的老师指导,还要有较多的项目积累实战经验。
pythoni代ç (pythonç代ç )
pythonåºç¡ä»£ç æ¯ä»ä¹?
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Pythonç设计ç®æ ä¹ä¸æ¯è®©ä»£ç å ·å¤é«åº¦çå¯é 读æ§ãå®è®¾è®¡æ¶å°½é使ç¨å ¶å®è¯è¨ç»å¸¸ä½¿ç¨çæ ç¹ç¬¦å·åè±æååï¼è®©ä»£ç çèµ·æ¥æ´æ´ç¾è§ãå®ä¸åå ¶ä»çéæè¯è¨å¦CãPascalé£æ ·éè¦éå¤ä¹¦å声æè¯å¥ï¼ä¹ä¸åå®ä»¬çè¯æ³é£æ ·ç»å¸¸æç¹æ®æ åµåæå¤ã
python代ç æä¹åï¼python3.6代ç ï¼
cnt=0
whileTrue:
print("请è¾å ¥åæ°ï¼")
i=input()
if(noti):
print("è¾å ¥æ误ï¼")
print("å¦ç人æ°ï¼"+str(cnt))
inti;
min=max=score[0];
avg=0;
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baiavg+=score[i];
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è§èç代ç ï¼
Pythonéç¨å¼ºå¶ç¼©è¿çæ¹å¼ä½¿å¾ä»£ç å ·æè¾å¥½å¯è¯»æ§ãèPythonè¯è¨åçç¨åºä¸éè¦ç¼è¯æäºè¿å¶ä»£ç ãPythonçä½è 设计éå¶æ§å¾å¼ºçè¯æ³ï¼ä½¿å¾ä¸å¥½çç¼ç¨ä¹ æ¯ï¼ä¾å¦ifè¯å¥çä¸ä¸è¡ä¸åå³ç¼©è¿ï¼é½ä¸è½éè¿ç¼è¯ãå ¶ä¸å¾éè¦çä¸é¡¹å°±æ¯Pythonç缩è¿è§åã
ä¸ä¸ªåå ¶ä»å¤§å¤æ°è¯è¨ï¼å¦Cï¼çåºå«å°±æ¯ï¼ä¸ä¸ªæ¨¡åççéï¼å®å ¨æ¯ç±æ¯è¡çé¦å符å¨è¿ä¸è¡çä½ç½®æ¥å³å®ï¼èCè¯è¨æ¯ç¨ä¸å¯¹è±æ¬å·{ }æ¥æç¡®çå®åºæ¨¡åçè¾¹çï¼ä¸å符çä½ç½®æ¯«æ å ³ç³»ï¼ã
6个å¼å¾ç©å³çPython代ç å éåäº6个èªå·±è®¤ä¸ºå¼å¾ç©å³çpython代ç ï¼å¸æ对æ£å¨å¦ä¹ pythonçä½ ææ帮å©ã
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mapï¼ï¼å½æ°ç¬¬ä¸ä¸ªåæ°æ¯funï¼ç¬¬äºä¸ªåæ°æ¯ä¸è¬æ¯listï¼ç¬¬ä¸ä¸ªåæ°å¯ä»¥ålistï¼ä¹å¯ä»¥ä¸åï¼ä½ç¨å°±æ¯å¯¹å表ä¸listçæ¯ä¸ªå ç´ é¡ºåºè°ç¨å½æ°funã
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è¿éå¦æä¸ç¨yieldï¼é£ä¹å¨å表ä¸çå ç´ é常大æ¶ï¼å°ä¼å ¨é¨è£ å ¥å åï¼è¿æ¯é常浪费å åçï¼åæ¶ä¹ä¼éä½æçã
3ãæ£å表达å¼ä¸compileæ¯å¦å¤æ¤ä¸ä¸¾ï¼
æ¯å¦ç°å¨æ个éæ±ï¼å¯¹äºææ¬ä¸å½ï¼ç¨æ£åå¹é åºæ ç¾éé¢çâä¸å½âï¼å ¶ä¸classçç±»åæ¯ä¸ç¡®å®çãæ两ç§æ¹æ³ï¼ä»£ç å¦ä¸ï¼
è¿é为ä»ä¹è¦ç¨compileå¤å两è¡ä»£ç å¢ï¼åå æ¯compileå°æ£å表达å¼ç¼è¯æä¸ä¸ªå¯¹è±¡ï¼å å¿«é度ï¼å¹¶éå¤ä½¿ç¨ã
4ã[[1,2],[3,4],[5,6]]ä¸è¡ä»£ç å±å¼è¯¥å表ï¼å¾åº[1,2,3,4,5,6]
5ãä¸è¡ä»£ç å°å符串"-"æå ¥å°"abcdefg"ä¸æ¯ä¸ªå符çä¸é´
è¿éä¹å»ºè®®å¤ä½¿ç¨os.path.join()æ¥æ¼æ¥æä½ç³»ç»çæ件路å¾ã
6ãzipå½æ°
zip()å½æ°å¨è¿ç®æ¶ï¼ä¼ä»¥ä¸ä¸ªæå¤ä¸ªåºåï¼å¯è¿ä»£å¯¹è±¡ï¼å为åæ°ï¼è¿åä¸ä¸ªå ç»çå表ãåæ¶å°è¿äºåºåä¸å¹¶æçå ç´ é 对ãzip()åæ°å¯ä»¥æ¥åä»»ä½ç±»åçåºåï¼åæ¶ä¹å¯ä»¥æ两个以ä¸çåæ°;å½ä¼ å ¥åæ°çé¿åº¦ä¸åæ¶ï¼zipè½èªå¨ä»¥æçåºåé¿åº¦ä¸ºåè¿è¡æªåï¼è·å¾å ç»ã
pythonå¿ èå ¥é¨ä»£ç æ¯ä»ä¹ï¼pythonå¿ è代ç æ¯ï¼
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åæ两é¨åçã第ä¸é¨åæ¯å¯¹é¿åº¦è¿è¡åºåãç¸å½äºå°±æ¯range(5)ä»çç»æå°±æ¯ãã第äºé¨åå°±æ¯å ·ä½çæåºè§åãæåºè§åæ¯ç¨numsçå¼è¿è¡æåºï¼reverse没ç³æå°±æ¯é»è®¤ååºãå°±æ¯ç¨nums(0å°4)çå¼è¿è¡æåºï¼æ ¹æ®è¿ä¸ªç»æè¿åçä¸ä¸ªrange(5)çæ°ç»ã
pythonå¿ èå 容ï¼
1ãåéãæå¨ç¨åºæ§è¡è¿ç¨ä¸ï¼å¯åçéãå®ä¹ä¸ä¸ªåéï¼å°±ä¼ä¼´éæ3个ç¹å¾ï¼åå«æ¯å åIDï¼æ°æ®ç±»åååéå¼ã常éï¼æå¨ç¨åºæ§è¡è¿ç¨ä¸ï¼ä¸å¯åçéãä¸è¬é½ç¨å¤§ååæ¯å®ä¹å¸¸éã
2ãä¸ç¨åºäº¤äºãå¤æ¶åï¼æ们å»é¶è¡åé±ï¼éè¦æä¸ä¸ªé¶è¡ä¸å¡åççæ们æèªå·±çè´¦å·å¯ç è¾å ¥ç»ä»ï¼ç¶åä»å»è¿è¡éªè¯çæååï¼æ们åå°å款éé¢è¾å ¥ï¼åè¯ä»ã
éªå²çç°ä»£äººï¼ä¼ä¸ºå®¢æ·æä¾ä¸å°ATMæºï¼è®©ATMæºè·ç¨æ·äº¤äºï¼ä»èå代人åãç¶èæºå¨æ¯æ»çï¼æä»¬å¿ é¡»ä¸ºå ¶ç¼åç¨åºæ¥è¿è¡ï¼è¿å°±è¦æ±æ们çç¼ç¨è¯è¨ä¸è½å¤æä¸ç§è½ä¸ç¨æ·äº¤äºï¼æ¥æ¶ç¨æ·è¾å ¥æ°æ®çæºå¶ã
pythonå®ç¨ä»£ç
pythonå®ç¨ä»£ç å¦ï¼
abs(number)ï¼è¿åæ°åçç»å¯¹å¼ï¼cmath.sqrt(number)ï¼è¿åå¹³æ¹æ ¹ï¼ä¹å¯ä»¥åºç¨äºè´æ°ï¼float(object)ï¼å°å符串åæ°å转æ¢ææµ®ç¹æ°ã
Pythonæ¯ä¸ç§å¹¿æ³ä½¿ç¨ç解éåãé«çº§åéç¨çç¼ç¨è¯è¨ãPythonç±è·å °æ°å¦å计ç®æºç§å¦ç 究å¦ä¼çGuidovanRossumåé ï¼ç¬¬ä¸çåå¸äºå¹´ï¼å®æ¯ABCè¯è¨çå继è ï¼ä¹å¯ä»¥è§ä¹ä¸ºä¸ç§ä½¿ç¨ä¼ ç»ä¸ç¼è¡¨è¾¾å¼çLISPæ¹è¨ã
Pythonæä¾äºé«æçé«çº§æ°æ®ç»æï¼è¿è½ç®åææå°é¢å对象ç¼ç¨ã
Pythonæºç æ¯ä»ä¹ææï¼Pythonæºç ï¼Pythonsourcecodeï¼æçæ¯Pythonç¼ç¨è¯è¨çå®ç°ä»£ç ææºä»£ç ï¼å æ¬Python解éå¨ä»¥åæ ååºä¸ç模ååå ï¼æ¯ç¨Pythonè¯è¨ç¼åçæºä»£ç æ件éåã
Pythonæºç å为两é¨åï¼æ ¸å¿æºä»£ç åæ ååºæºä»£ç ãæ ¸å¿æºä»£ç æçæ¯Python解éå¨çæºä»£ç ï¼å³è¿è¡Pythonç¨åºç主è¦ç¨åºãæ ååºæºä»£ç æçæ¯Pythonçæ ååºï¼å æ¬å 置模åï¼å¦osãreãdatetimeçï¼ãæ ååºæ¨¡åï¼å¦mathãrandomãjsonçï¼ä»¥å第ä¸æ¹åºï¼å¦requestsãnumpyãpandasçï¼ã
对äºåå¦è æ¥è¯´ï¼Pythonæºç å¯¹å ¶æ¥è¯´æä¸å®çåèåå¦ä¹ ä»·å¼ãå¦ä¹ Pythonæºç å¯ä»¥å¸®å©äººä»¬æ´å¥½å°ç解Pythonè¯è¨çå·¥ä½åçåæºå¶ï¼ç解Pythonå®ç°ç»èï¼ç£¨ç»èªå·±ç代ç æ°´å¹³åè½åãä½æ¯ï¼ç±äºPythonæºç åºå¤§ä¸å¤æï¼æ以人们ä¸è¬ä¸ä¼ä»å¤´å¦ä¹ ï¼èæ¯éè¿å¦ä¹ Pythonæç¨ãåèææ¡£çéæ¥ææ¡ç¸å ³ç¥è¯ã
Python从入门到进阶-开发环境及安装
开发环境概述及选择建议
在Windows系统下,Python常用的chatgpt网页完整源码集成开发环境(IDE)主要有四种。首先,IDLE是Python自带的集成开发环境,它简洁易用,但当需要使用第三方库时,需要进行额外安装。其次,Anaconda是一个开源项目,它内置了Spyder和Jupyter Notebook开发环境,且集成了大量常用的第三方库,一般情况下无需再安装额外的第三方库。接着,PyCharm是JetBrains公司开发的Python IDE,它特别支持Django和Google App Engine。最后,VSCode,全称为Visual Studio Code,是微软开发的跨平台源代码编辑器,特别适合现代Web和云应用的开发。在VSCode中安装相应的扩展包后,即可具备强大的编程开发能力。
IDLE安装与配置教程
IDLE是Python自带的集成开发环境,安装Python时会自动安装IDLE。其配置相对简单,只需在安装Python时选择“添加到PATH”选项,即可在命令行中通过“python”或“python.exe”命令启动IDLE。用户可以根据需要调整IDLE的爆炸逃亡游戏源码设置,如字体大小、背景颜色等,以提高编程效率。
Anaconda安装与使用方法
Anaconda是一个强大的Python和R语言的分发版本,内置了大量常用的第三方库,适合大数据分析、机器学习等领域。要安装Anaconda,可访问官网下载适用于Windows的安装包,完成安装后,可以通过Anaconda Prompt启动。在Anaconda Prompt中,可以使用conda命令管理和安装第三方库,极大地方便了开发者的操作。
PyCharm安装与配置指南
PyCharm是JetBrains公司推出的Python IDE,它支持Django和Google App Engine等框架。安装PyCharm时,可以从JetBrains官网下载适合Windows的安装包。安装完成后,可以配置PyCharm以适应个人的编程习惯,如设置代码风格、快捷键等。PyCharm还提供了丰富的代码补全、调试等功能,提高了编程效率。
VSCode安装与Python插件推荐
VSCode是微软开发的一款现代Web和云应用的跨平台源代码编辑器,适用于多种编程语言,包括Python。安装VSCode后,只需在官方网站下载适用于Windows的安装包并完成安装。为了更好地支持Python开发,推荐安装以下插件:Python、Pylance、Pip、Live Server等。这些插件提供了代码补全、语法高亮、自动格式化等功能,大大提升了Python开发的体验。
python小白必背源代码_送给小白
Python编程入门时,掌握基本的代码规范至关重要。首先,理解缩进规则是关键,Python依赖缩进来组织代码结构,如类定义和条件语句,不正确的缩进可能导致语法错误,如例子中的IF语句需要正确使用冒号和缩进来确保其可执行性。
其次,新手要避免错误地使用类变量。类变量在Python中存储在类的命名空间,而不是每个实例中,理解命名空间和方法解析顺序(MRO)有助于避免混淆,如改变A.x的值,并不会影响继承自A的其他类的x值。
Python的范围规则也很重要,LEGB规则规定了变量查找的顺序,理解这一点可以避免在函数内部访问变量时出现未定义变量的错误。例如,局部变量的定义会影响全局作用域中的变量访问。
闭包变量绑定问题也是易混淆点,Python的闭包使用时要关注变量绑定的时间,理解迟绑定机制有助于正确处理匿名函数中的变量引用。
避免与Python标准库模块名称冲突,以及清晰区分is、==和=的含义,能帮助避免常见的编程陷阱。is检查对象引用,==比较内容,而=是赋值操作。
最后,理解构造函数__init__的作用和用法,特别是当重写它时如何正确调用父类的初始化方法,是提高代码可维护性的基础。
对于所有这些关键知识点,有兴趣的朋友可通过链接获取Python、Java、大数据、web前端和人工智能的教程,或关注程序员子木公众号获取更多资源。
Python入门必备知识点有哪些?
Python入门必备知识点1、什么是Python? 使用Pvthon的优缺点有哪些?
Python是一种面向对象的解释性的交互式语言,带有对象、模块、线程、异常和内存自动管理的机制。使用Python的优点有:简单、易学、轻便可移植、可扩展、可读性具有多种内建数据类型、开源等等。使用Python的缺点有:运行速度慢,代码不能加密(解释性语言,发布python应用只能发布源代码,不像C发布编译后的应用文件)
2、什么是PEP 8?
PEP8是一种编码规范,是一系列关于如何让Python代码更加具有可读性的编码建议。
3、什么是序列化和反序列化?
序列化:将在内存中的变量转为可存储或传输的过程。应用JSON传输,序列化为统一格式ison反序列化:与序列化的过程相反Pickle模块允许我们将Python对象转换成一个string表示的信息,并且可以使用dump函数将其保存到一个文件中去,这样的过程称为序列化。而使用文件中保存的对象信息重构Python对象的过程称为反序列化。
4、Python是如何被解释执行的?
Pvthon是一种解释型语言,它可以直接从源代码运行程序。程序员编写的源代码首先转变成一种中间语言代码,然后再被转换成能够直接执行的机器语言代码。
5.Python是如何进行内存管理的?
Python内存空间是以Python私有堆的形式进行管理的。所有的Python对象和数据结构都存放在一个私有堆中。解释器可以访问私有堆,而程序员不可以。将Pvthon堆空间中的内存分配给Pvthon对象的工作是由Python内存管理器完成的。而内核API则会提供给程序员一些相关的工具来完成涉及到内存的编码工作。
6.能够找到程序中的bug进行静态分析的工具有哪些?
Python还内置垃圾回收器,从而进行回收释放内存到堆空间能够找到程序中的bug进行静态分析的工具有哪些?6、PyChecker是一种能够发现Python源代码中的bug并对其中的代码风格和复杂度进行警告的静态分析工具。另外一种工具是Pylint,它能够验证模块是否满足编码标准。
7、什么是Python装饰器?
用来装饰一个函数从而使这个函数在不修改本身的函数定义外,动态产生额外的功能;装饰函数的入参为需要被装饰的函数。装饰器本质上是一个返回函数的高阶函数一个Python装饰器是我们在符合Python语法的同时又方便地对函数做的一些特定的修改。
8、列表、元组、集合、字典的区别是什么?
列表:元素可变(任何数据类型),有序(可索引)append/insert/pop;元组:元素不可变但元素中的可变元素是可变的;有序(可索引);而且组可以被散列,例如作为字典的键。集合:无序(不可被索引)、互异字典:无序,键值对(key: value),key唯一不可重复
9、怎样理解字典和列表?
它们是一种用来创建可变对象的语法结构,数据容器dic插入、查找速度比list快,不会随key的增加而增加,但list会随着元素的增加而增加(偏移量)
、参数是如何通过值或者引用传递的?
python中确切说应该是“传对象引用”的方式,引用对象传递。一切皆对象,参数皆引用如果函数收到的是一个可变对象(比如列表、字典)的引用,则可修改对象的原始值==相当于“引用传递”方式如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字、字符、元组),就不能直接修改原始对象指向的值==相当于“值传递”方式。
python代ç å¤§å ¨ç®åï¼
pythonæ趣çç¼ç¨ä»£ç
class?Point:
row=0col=0def?__init__(self,?row,?col):self.row=row
self.col=col
def?copy(self):return?Point(row=self.row,?col=self.col)
#åå§æ¡æ¶
import?pygame
import?random
#åå§å
pygame.init()
W=
H=
ROW=
COL=
size=(W,H)
window=pygame.display.set_mode(size)
pygame.display.set_caption('è´ªåè')
bg_color=(,,)
snake_color=(,,)
head=Point(row=int(ROW/2),?col=int(COL/2))
head_color=(0,,)
snakes=[
Point(row=head.row,?col=head.col+1),Point(row=head.row,?col=head.col+2),Point(row=head.row,?col=head.col+3)]
#çæé£ç©
def?gen_food():
while?1:pos=Point(row=random.randint(0,ROW-1),?col=random.randint(0,COL-1))
#
is_coll=False
#æ¯å¦è·è碰ä¸äº
if?head.row==pos.row?and?head.col==pos.col:
is_coll=True#è身å
for?snake?in?snakes:
if?snake.row==pos.row?and?snake.col==pos.col:is_coll=True
break
if?not?is_coll:
breakreturn?pos#å®ä¹åæ
food=gen_food()
food_color=(,,0)
direct='left'#left,right,up,down
#
def?rect(point,?color):
cell_width=W/COLcell_height=H/ROWleft=point.col*cell_widthtop=point.row*cell_heightpygame.draw.rect(window,?color,
(left,?top,?cell_width,?cell_height)
)pass#游æ循ç¯
quit=True
clock=pygame.time.Clock()
while?quit:
#å¤çäºä»¶for?event?in?pygame.event.get():if?event.type==pygame.QUIT:
quit=Falseelif?event.type==pygame.KEYDOWN:
if?event.key==?or?event.key==:if?direct=='left'?or?direct=='right':
direct='up'elif?event.key==?or?event.key==:if?direct?==?'left'?or?direct?==?'right':
direct='down'elif?event.key==?or?event.key==:if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':
direct='left'elif?event.key==?or?event.key==:if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':
direct='right'#åä¸è¥¿eat=(head.row==food.row?and?head.col==food.col)#éæ°äº§çé£ç©if?eat:food?=?gen_food()
#å¤ç身å#1.æåæ¥ç头ï¼æå ¥å°snakesç头ä¸snakes.insert(0,?head.copy())#2.æsnakesçæåä¸ä¸ªå æif?not?eat:snakes.pop()
#移å¨if?direct=='left':head.col-=1
elif?direct=='right':head.col+=1
elif?direct=='up':head.row-=1
elif?direct=='down':head.row+=1
#æ£æµdead=False#1.æå¢if?head.col0?or?head.row0?or?head.col=COL?or?head.row=ROW:dead=True
#2.æèªå·±for?snake?in?snakes:if?head.col==snake.col?and?head.row==snake.row:
dead=Truebreakif?dead:print('æ»äº')
quit=False
#渲æââç»åºæ¥#èæ¯pygame.draw.rect(window,?bg_color,?(0,0,W,H))#è头for?snake?in?snakes:rect(snake,?snake_color)
rect(head,?head_color)rect(food,?food_color)#pygame.display.flip()#设置帧é¢ï¼é度ï¼clock.tick(8)#æ¶å°¾å·¥ä½
è¿æ¯ä¸ä¸ªç®æçè´ªåèç代ç ï¼è½ç¶ç»æç®åï¼ä½æ¯è¯¥æçåè½é½æ¯å®æ´çï¼å¯ç©æ§ä¹ä¸é
æ±pythonæ°æ®æ åå代ç ï¼ä½¿ç¨pythonæ ååæ°æ®ç代ç å¦ä¸ï¼
fromsklearnimportpreprocessing
importnumpyasnp
X=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])
X_scaled=preprocessing.scale(X)
print(X_scaled)
pythonå£è¯æ 代ç ç®å```python#Pythonå£è¯æ 代ç foriinrange(1,6):forjinrange(1,i+1):print('*',end='')print('\n')```
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